| 研究課題/領域番号 |
21H04914
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
大川 剛直 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (30223738)
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| 研究分担者 |
太田 能 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (10272254)
大山 憲二 神戸大学, 農学研究科, 教授 (70322203)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
41,860千円 (直接経費: 32,200千円、間接経費: 9,660千円)
2024年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2023年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2022年度: 13,390千円 (直接経費: 10,300千円、間接経費: 3,090千円)
2021年度: 12,480千円 (直接経費: 9,600千円、間接経費: 2,880千円)
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| キーワード | 時系列ネットワーク解析 / スマート農業 / 位置推定 / 無線センサタグ / ヘルスモニタリング / 無線センサノード / 省電力無線デバイス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、放牧牛に装着した無線センサタグをもとに得られる様々な牛間インタラクションの時系列変化を精緻に分析することで、個別の牛から計測される運動情報や生体情報だけでは実現が困難であった高感度なヘルスモニタリング（ストレス検知、発情検知、健康状態把握、疾病・負傷発見）手法を創出する。牛の状態把握のために、各個体の観測に重点を置く従来の考え方ではなく、ストレスや体調不良などが牛間インタラクションにどのような変化を引き起こすかという動物行動学的な観点からアプローチする。その実現のため、時間解像度の最適化を考慮した時系列グラフ解析により、多面的にインタラクションの変化を捉える新しい手法を開発する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、放牧牛に装着した無線センサタグを利用して得られる精緻な牛間インタラクションの時系列変化を分析することで、個別の牛から計測される運動情報や生体情報だけでは実現が困難であった高感度なヘルスモニタリング（ストレス検知、発情検知、健康状態把握、疾病・負傷発見）手法の開発を目的としている。令和3年度の主要な研究実績は以下の通りである。
放牧牛同士のインタラクションを抽出するためには、牛の位置を的確に把握することが求められる。そこで、牛間相互通信による位置推定の実現に向けて、双方向通信機能を有するBLE送受信デバイスの仕様について検討・試作を進めるとともに、受信電波強度データをもとに個々の放牧牛の位置推定が可能な手法について提案した。この手法では、放牧場のような実環境においてデータ欠損が頻繁に発生することに留意し、ゾーン分けによって欠損影響の削減を試みている。
また、詳細なインタラクション情報を得るためには、それぞれの時刻において牛がどのような行動を行っているかを把握する必要があることに着目し、BLE送受信デバイスに内蔵した加速度センサから得られる時系列データをもとに、個々の牛の行動（歩行、採食、横臥、佇立など）を推定するための手法について、基礎的な検討を実施した。
さらに、実際の牛における異常状態を把握するため、定期的な血液検査を実施し、データ蓄積を行った。具体的には、ストレス関連ホルモンであるコルチゾールの血中値をもとにストレスの度合いを定量化するとともに、一般生化学検査を通して、各個体の健康状態に関するデータを継続的に収集した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和3年度の交付申請書に記載しているBLE送受信デバイスの仕様策定と試作、放牧牛の位置推定手法の開発、センサデータに基づく牛の行動分類、牛の状態データの継続的な収集については、概ね予定通りに実施済である。BLEデバイスの試作が年度末のタイミングになったため、実機を装着しての位置推定には至っていないが、シミュレーションデータを利用することにより位置推定手法の開発を進めた。牛の行動分類については、単独行動に対する分類方式を提案しており、これをもとに、牛間で行われる特徴的な行動の推定について検討を進めつつある。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究方策としては、試作したBLEデバイスの実運用上の問題点を早期に洗い出した後、量産を行い、実験フィールドの放牧牛全頭に装着する。これにより、実環境における牛間相互通信による位置推定の精度向上を図るとともに、センサデータに基づく牛間の相互行動分析手法を開発する。さらに次の段階として、時系列インタラクションデータの分析手法の検討に進めることを計画しており、当初予定した計画内容に従った研究を推進する予定である。また、実際の牛の状態については、長期的な観察が必要であることから、定期的な血液検査を継続し、データの蓄積に努める。
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